社会心理学特殊講義：　講義メモ

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　２０００年　５月１１日（木曜）

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　高木英至

2.社会心理学におけるシミュレーションの利用

                2.1. 社会的認知（illusory correlation、外集団の均質性認知） 5/11

                2.2. 社会的影響（Social Impact 理論） 5/18, 25

                2.3. 集団過程（集団討議、コミュニケーションネットワーク） 6/1

                2.4. 対人過程（友人・恋愛関係） 6/8

2.1　社会的認知

メカニズム：記憶モデル　（記憶依存型の社会的認知）

現象：　集団の認知

　          ２．１．１　錯誤相関

                ２．１．２　外集団の均質性（の認知）

２．１．１　錯誤相関(Illusory Correlation)

２．１．１．１　錯誤相関の発見

☆　Hamilton & Gifford(1976) の結果

従属変数　　       度数推定(frequency estimates)

　　　　　　           手がかり再生(cued recall)

　　　　　　           印象評定(ratings)

実験１：小集団の望ましくない行動（少数派事例）が過大評価される。

実験２：小集団の望ましい行動（少数派事例）が過大評価される。

☆　解釈： joint distinctiveness

　　shared distinctiveness （joint distinctiveness、 distinctiveness-based illusory correlation）

　　小集団、少数派　−　ともに distinctive

                                        ２重に distinctive なものに differential なencoding （および検索）が働き、記憶の availability

                                が高まる(Availability heuristics)。（Chapman, 1967; Tversky, Kahneman ら）

　　        →         小集団の少数派の出現度数は過大評価される。

☆　事例・記憶依存型のステレオタイプ

　　ステレオタイプの形成因（Sherman ら）

      a. category-level attribute (abstraction-based)

      b. instance-based

         b-1. on-line processing

         b-2. memory-based processing

　　Hamilton らの議論　−　instance-based かつ memory-based な場合。

２．１．１．２　錯誤相関の一般性

☆　Hamilton らの結果は特殊ではない

Hamilton & Gifford(1976) と同様の効果は多くの研究で確認されている。

　　e.g., Acorn et al.(1988); Feldman et al.(1986); Hamilton, Dugan & Trolier(1985); Pryor(1986);

                Sanbonmatsu et al.(1987); Schaller & Maass(1989)

Mullen & Johnson(1990)：錯誤相関を検定した諸実験のメタ分析

　　手がかり再生測度を用いた研究−　２３

　　度数推定を用いた研究　            −　２８

　→　錯誤相関（φ係数）は実際にあると判断できる。

☆　以前からの批判　−　排除できる

例：

　１．「少数派＝望ましい」でも Hamilton 型の錯誤相関は生じる。

　２．「大集団の多数派」の過大評価が錯誤相関の原因ではない。

☆　刺激次元における一般性

　提示される刺激は「望ましさ」（知性次元＋社会性次元）の次元で記述されることが多い。

　しかし；

・片方の次元（知性 or 社会性）でも成り立つ。

・他の次元を用いても Hamilton 型の錯誤相関は観察された。

　例：原発賛成／反対、ペンのブランドの長所・欠点、金持ち／標準

☆　錯誤相関はいろんな要因の影響を受ける。

例：

１．実際の相関

２．刺激の記述：２値的／連続的（binary/continuous）−２値的な場合に錯誤が強い。

３．事前の予期（prior expectation）　〜　encoding ないし検索時の偏り

５．提示刺激数　−　提示刺激数（N of exemplars）が大きいほど錯誤は強い。

６．集団数　−　第３の集団が導入されると、２集団間の錯誤相関が小さくなる

７．事例の極端さ　−　事例が極端であるほど過大評価される。

８．impression set （教示）　−　impression set （←→memory set）は錯誤を低下させる。

９．targetの属性　−　例：対象集団の一方に自分が属する場合、内集団びいきの歪み　

１０．self-relevance　−　   少数派意見がＳと類似する（self-relevant）場合、小集団（small town）の少数派意見

                                                が過大評価される傾向。

１１．認知への障害　−　認知活動が阻害されると expectancy-based illusory correlation が生じやすくなる。

２．１．１．３　錯誤相関の理論

☆　Hamilton 説（shared distinctiveness による錯誤相関）

☆　Fiedler 説：　information loss + regression

基本的アイディア：

・確率学習課題としての錯誤相関実験：Ｓｓは各集団の特性の比率の学習をする。

　大集団　−　試行数が多いので比率の推定は正確

　小集団　−　学習が不十分。 information loss が大きい。その結果、比率の推定に regression が生じる

　                      （推定比率の差が小さくなる）。

　→　Hamilton 型の錯誤相関

・錯誤相関を生じさせる過程は、記憶保持、仮説検証、反応、の各段階で生じ得る。

１．記憶保持段階：大集団事例と小集団事例をテスト項目と考える。

                テスト項目数が多い（大集団）のでテストの信頼性は高く、推定されるべき比率の回帰は小さい。

２．仮説検証段階：Bayesian の on-line の仮説検証過程

　　　　Ｈ₁：positive な刺激の比率　＝　．７

　　　　Ｈ₂：positive な刺激の比率　＝　．３

　　　　Ｎ ：新たな情報（新たに接触した事例）

               Ｐ（Ｈ₁｜Ｎ）　　　  　　Ｐ（Ｎ｜Ｈ₁）　　　　　Ｐ（Ｈ₁）

       　　――――――　＝　――――――　・　――――――

                Ｐ（Ｈ₂｜Ｎ）                      　　Ｐ（Ｎ｜Ｈ₂）    　　　 Ｐ（Ｈ₂）

　　　　（事後確率の比）     （新たな情報の影響）　（事前確率の比）

                Ｐ_t　＝　Ｑ・Ｐ_t-1　とおく。ただし

　　　　　　　　　　Ｑ　＝　   Ｑ^＋　＝　0.7/0.3                  if 接触した事例が positive

                                    Ｑ⁻　＝　0.3/0.7                  if 接触した事例が negative

                接触した事例（ｔ）のうち positive が ｔ1、negative がｔ2なら、 （ｔ1＋ｔ2＝ｔ、ｔ1＞ｔ2）

　　　　　Ｐ_t　＝　Ｑ^＋_t1・Ｑ⁻_t2・Ｐ₀　＝　Ｑ⁺_t1-t2・Ｐ₀．　　　［∵　Ｑ⁺・Ｑ⁻＝１］

→　negative な事例数に比べて positive な事例数が多い（ｔ1−ｔ2が大）ほど、Ｈ₁への確信度は強くなる。

３．反応段階："central tendency" → 小集団の少数派の推定値（最も極端）に対して作用しやすい。

支持する結果：Fiedler(1991) の実験１〜実験４

☆　Smith, E.R. のシミュレーションモデル

２．１．１．４　Smith, E.R. のコンピュータシミュレーション

shared distinctiveness に基づく encoding を仮定しなくても Hamilton 型の錯誤相関が生じ得ることを、このモデルは示す。

◎　基本モデル

☆　Hintzman(1986)の Memory Model

　特定刺激の traces は encode され、記憶に貯蔵される。［stimuli →　encoding　→　traces］

　知覚者は刺激の多くの features に sensitive。

　features - binary: 1/-1/0(indeterminate)

  出会った刺激は長期記憶（ＬＴＭ）に記録される。

　忘却（forgetting） −　記憶内の features がランダムにゼロになる。

　検索（retrieval）　＝　一つの probe が記憶に提示されると反応（echo）が生じる。

                1. echo intensity = その probe と記憶内の全 traces の類似性の合計

               2. echo content   = その probe のもともとゼロだった部分を充たせる、a feature vector

☆　Hintzmen Memory Model の方程式

 j=1..n: memory trace の fetures, n=26.

 i=1..m: memory に貯蔵された traces, m=39.

 P(j)  : probe の j 番目の feature.

 T(i,j): i 番目の memory trace の j 番目の feature.

　類似性（similarity）： trace i に対する probe の類似性

　　S(i) = 1/NR ΣP(j)T(i,j),    NR: P(j) もしくは T(i,j) が nonzero である features 数。

                　　　 ^j

 　活性化（activation）：probe によって trace i が活性化される程度。

    A(i) = S(i)³.

  記憶反応（echo intensity）

    I = ΣA(i).

           ⁱ

  記憶反応（echo content）： feature j に対して

　　C(j) = ΣA(i)T(i,j).

                 ⁱ

仮定

　・刺激の４要素：集団ラベル、個人、行動型、特定の行動。

　・trace が記憶に入る → forgetting。

　・ memory will be probed in different ways...

◎　モデルの特定

　・ 26 features： 6: 集団ラベル（Ａ or Ｂ）、6: 特定の集団成員、7: 行動型（positive or negative）

                                7: 特定の行動

［features 数が非常に少ない場合を除き、features 数は結果にさして影響を与えない］

(1) 集団ラベルをランダムに作る。各featureは同じ確率で 1 or -1 をとる。

　　positive 行動型の feature 値も同様にランダムに作る。negative 行動型の値は positive の逆にする。

(2) main simulations: 18A+, 8A-, 9B+, 4B-. -- 39 traces.

    Hintzman's full model: 各feature は確率L(<=1.0)で記憶され、記憶されない場合の値はゼロになる。

　　（L = 1.0と仮定）

(3) 忘却：　確率 0.3 で記憶された各 feature がゼロになる。

(4) ２つの従属測度

 1. overall evaluation （印象も記憶による、と仮定）

　　・ 記憶を集団名だけで probe する［probe は集団ラベル features だけを持ち、他の features はゼロ］。

　　・行動型の記憶反応と positive 行動の feature 系列との相関(n=7)をとる。

　　　→　高い相関＝集団の positive な印象。

2. cued recall

　　・ ３９の各行動の probe を作る（行動型、特定の行動の features は既定値、その他はゼロ）。

　　・各 probe への集団ラベルの記憶反応と、各集団の features との相関をとる（n=6）。

　　・ 相関が高い方の集団にその行動を帰属する。

　　・集団帰属の結果からφ係数を求める。

◎　シミュレーションの結果

　　以下の結果を再現した。

　　　1.φ係数と評定において、Hamilton 型の錯誤相関が観察された。

　　　2.錯誤相関の原因は小集団−少数派の過大評価にある。

　　　3.φ係数は小集団の評定だけと相関する。

　　　4.第３の集団を導入すると錯誤相関は低下する。

参考文献

Fiedler, K.  1991, The tricky nature of skewed frequency tables: An information loss account of distinctiveness-based illusory correlations. Journal of Personality and Social Psychology, Vol.60, No.1, 24-36.

Fiedler, K., Hemmeter, U., Hofman, C.  1984, On the origin of illusory correlations. European Journal of Social Psychology, Vol.14, 191-201.

Hamilton, D.L.  1979, A cognitive-attributional analysis of stereotyping.  Advances in experimental social psychology, Vol.12, 53-84.

Hamilton, D.L. (Ed.)  1981, Cognitive processes in stereotyping and intergroup behavior.  Hiilsdale, NJ: Erlbaum.

Hamilton, D.L.  1988, Understanding impression formation: What has memory research contributed?  In P.R. Solomon, G.R. Goethals, C.M. Kelley, & B. Stephens (Eds.). Memory - An interdisciplinary approach. NY: Springer-Verlag.

Hamilton, D.L., Gifford, R.K.  1976, Illusory correlation in interpersonal perception: Cognitive basis of  stereotypic judgments. Journal of Experimental Social Psychology, Vol.12, No.4, 392-407          

Hamilton, D.L., Sherman, S.J.  1988, Illusory correlation: Implications for stereotype theory and research.  In D. Bar-Tal, C.F. Graumann, A.W. Kruglanski, & W. Stroebe (Eds.) Stereotypes and prejudice: Changing conceptions. New York: Springer-Verlag. Pp. 59-82.

Hastie, R.  1988, A computer simulation model of person memory. Journal of Experimental Social Psychology, Vol. 24, No. 5, 423-447.        

Hintzman, D.L.  1986,"Schema abstraction" in a multiple-trace memory model. Psychological

     Review, Vol.93, 411-428.

Hintzman, D.L.  1988, Judgments of frequency and recognition memory in a multiple-trace memory model. Psychological Review, Vol.95, 528-551.

Mullen, B., Johnson, C.  1990, Distinctiveness-based illusory correlations and stereotyping - A meta-analytic integration. British Journal of Social Psychology, Vol.29, Mar, 11-28.              

Smith, E.R.  1991, Illusory correlation in a simulated examplar-based memory.  Journal of Experimental Social Psychology, Vol.27, No.2, 107-123.

２．１．２　外集団の均質性認知（Out-Group Homogeneity）

２．１．２．１　内集団(in-groups)／外集団(out-groups)

認知上の特質

(1) 内集団びいき傾向(in-group favoritism) 〜　Tajfel (1982)

(2) 外集団成員を均質と見る傾向

【例】

・１人の意見を集団全体に一般化する傾向は、内集団より外集団(他大学)に対して高い。

　（Quattrone & Jones,1980）

・女子学生。ファッションや学習態度に関し、自分の寮成員にはヴァラエティがあると思う。

　しかしライバル寮の成員は均質的だと思う。（Park & Rothbart,1982）

・パーソナリティ、行動の特徴の違いを内集団成員に対してより知覚しやすい。

　(Jones et al,1982; Park & Rothbart,1982)

なぜか？

２．１．２．２　Linville ら (1989) のモデル

differential familiarity 仮説：ある集団の成員への familiarity が高いとその集団への分化（differentiation）と変異性（variability）の知覚が高まる。

◎２つの分化知覚の測度

（p₁, ..., p_m）：ｍ水準をもつある属性の知覚した分布

    p_i：その属性の水準ｉの、近くされた比率

１．Ｐｄ：分化確率（probability of differentiation）

    Ｐｄ　＝　１−Σｐ_ｉ^２．

［エントロピ　Ｅ　＝　−Σｐ_ｉ・ｌｏｇｐ_ｉ　に相当する。］

２．Ｖａｒ：知覚された変異性（Perceived Variability）

    Ｖａｒ　＝　Σｐ_ｉ（Ｘ_ｉ−Ｍ）２．

    ただし、Ｍ　＝　Σｐ_ｉ・Ｘ_ｉ．（in-group favoritism の指標）

ＰｄとＶａｒは別である。

２．１．２．３　Linville ら (1989) の実験

２×２の被験者間計画

２集団　−　被験者集団と対象集団

８つの特性（friendliness, motivation,...）　７水準での測定

―――――――――――――――――――――――――――――――――――

                実験１                           実験２                           実験３

―――――――――――――――――――――――――――――――――――

集団      　　　　old/young                 　　　Anerican/Irish             　　　女性／男性

Ｐｄ                    ○                                 ○                                 ×

Ｖａｒ                   ○                                 ×                                 ×

in-group                ○                                 ×                                 ×

   favoritism

―――――――――――――――――――――――――――――――――――

                （↑実験１）                                                         （↑実験４）

実験４

仮説：ある特定の集団への familiarity の増大によって、その集団成員へのＰｄ、Ｖａｒは高まる。

集団＝心理学入門クラス（イエール大学）

結果：    ・仮説を支持。

・         Ｍは次第に低下した。（仲間への期待外れ／競争？）

２．１．２．４　Linville ら (1989) のモデル（２）

◎　モデルの前提

(1) Multiple Exemplar Representation

　１．社会的カテゴリーの知識は、カテゴリー exemplar のリストによって、長期記憶（ＬＴＭ）の中で表される。

　２．各カテゴリー exemplar は a feature set として表される。

(2) 学習・記憶の過程　〜　Hintzman (1986) のモデル

�@学習

　　Plearn ：　ある期間で出会ったある exemplar がＬＴＭに貯蔵される確率

    　　 exemplar の極端さとともに高まる。

�A忘却

　　PForget：　前期間での記憶痕跡が現期間で忘却される確率

�B再生(Retrieval)

　　exemplar は 記憶 probe によって再生される（ＬＴＭにおいて活性化される）。

　　PRetrieve： exemplar の極端さとともに高まる。

　　活性化させた exemplar は「強度」を持つ。

(3) 分布知覚の形成

・ある属性値を持つカテゴリー成員の知覚された比率は、ＳＡＳに比例する。

    Ｃ_ｉ：カテゴリー属性Ｃのｉ水準

    Ａ_ｊ：属性Ａのｊ水準

    ＳＡＳ（Ｃ_ｉ, Ａ_ｊ）：Ａｊの値をとるカテゴリーＣｉの全 exemplars の活性化強度の合計

    Ｐ（Ａ_ｊ｜Ｃ_ｉ）：Ａｊの値をとるＣｉ成員の、知覚された比率

                Ｐ（Ａ_ｊ｜Ｃ_ｉ）＝ＳＡＳ（Ｃ_ｉ, Ａ_ｊ）／Σ_ｋＳＡＳ（Ｃ_ｉ, Ａ_ｋ）

◎　シミュレーション

・属性の３つの確率分布： Bell / Skewed / Bimodal

・１期間は２段階に分かれる．

　　(1) 学習段階：exemplars に出会い、記憶や忘却が生じる。

　　(2) 推定段階：exemplar の属性の分布を推定する。

・５期間

・２属性：Ｃ(確率分布)と１つのＡ（７水準）

・PLearn = 0.9  if  極端なexemplar (1 or 7)

                0.5  if  極端でない exemplar (2〜6)

・PForget = 0.1

・Pretrieve = 0.95  if  極端なexemplar (1 or 7)

                    0.75 if  極端でない exemplar (2〜6)

                    0      if  probe に合わない exemplar

・４×３の要員配置

　(1) Familiarity：出会う exemplars の数　　２／５／１０／２０

　(2) 確率分布：Bell / Skewed / Bimodal

条件ごとに１００の繰り返し

◎　結果

(1) ＰｄとＶａｒは Familiarity とともに増大

(2) ＰｄとＶａｒへの効果は Familiarity とともに逓減

(3) ＶａｒよりＰｄに対し、Familiarity の効果は強い。

(4) ＶａｒとＰｄは別

　　Bell と Skewed の分布では両者の相関は 0.3 〜 0.6

　　Bimodal では負の相関

(5) Familiarity はＭには効果なし

◎　実験結果の説明

シミュレーション結果は主要な実験結果を説明する。

(1) ＰｄとＶａｒは Familiarity が高い（内集団、関係の進行）と高い。

　　実験１、２、４

(2) ＰｄとＶａｒへの効果の逓減　→　内／外集団でともに Familiarity が高まれば、差が出ない。（実験３）

(3) Ｐｄの方がＶａｒよりFamiliarity の効果が出やすい。（実験２）

参考文献

Jones, E.E., Wood, G.C. & Quattrone, G.A. (1981) Perceived variability of personal characteristics an in-groups and out-groups. Personality and Social Psychology Bulletin, 7, 523-528.

Linville, P.W., Fischer, G.W. & Salovey, P. (1989) Perceived distributions of characteristics of in-group and out-group members: Empirical evidence and a computer simulation. Journal of Personality and Social Psychology, 57, 165-188.

Park, B. & Rothbart, M. (1982) Perception of out-group homogeneity and levels of social categorization. Journal of Personality and Social Psychology, 42, 1051-1068.

Quattrone, G.A. & Jones, E.E. (1980) The perception of variability within in-groups and out-groups. Journal of Personality and Social Psychology, 38, 141-152.

Tajfel, H. (Ed.) (1982). Social identity and intergroup relations. Cambridge: Cambridge Univ. Press